package com.example.design.stream;

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.IntStream;


//Random 生成新的随机数需要两步：
//    根据老的 seed 生成新的 seed
//    由新的 seed 计算出新的随机数
//    第二步的算法是固定的，如果每个线程并发地获取同样的 seed，那么得到的随机数也是一样的。为了避免这种情况，Random 使用 CAS 操作保证每次只有一个线程可以获取并更新 seed，失败的线程则需要自旋重试。
//    因此，在多线程下用 Random 不太合适，为了解决这个问题，出现了 ThreadLocalRandom，在多线程下，它为每个线程维护一个 seed 变量，这样就不用竞争了。
public class Test01 {
    //循环次数
    private static int LOOP_COUNT = 10000000;
    //线程数量
    private static int THREAD_COUNT = 10;
    //元素数量
    private static int ITEM_COUNT = 10;

    private static Map<String, Long> normaluse() throws InterruptedException {
        ConcurrentHashMap<String, Long> freqs = new ConcurrentHashMap<>(ITEM_COUNT);
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(THREAD_COUNT);
        forkJoinPool.execute(() -> IntStream.rangeClosed(1, LOOP_COUNT).parallel().forEach(i -> {
                    //获得一个随机的Key
                    String key = "item" + ThreadLocalRandom.current().nextInt(ITEM_COUNT);
                    synchronized (freqs) {
                        if (freqs.containsKey(key)) {
                            //Key存在则+1
                            freqs.put(key, freqs.get(key) + 1);
                        } else {
                            //Key不存在则初始化为1
                            freqs.put(key, 1L);
                        }
                    }
                }
        ));
        forkJoinPool.shutdown();
        forkJoinPool.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
        return freqs;
    }

    public static void main(String[] args) {

    }
}
